FastGPT Knowledge Base MCP

知识库管理MCP服务器 v2.0

一个专为 FastGPT 设计的知识库管理工具，基于 FastMCP 构建，提供智能的知识库搜索和管理功能。支持自适应查找知识，帮助 AI 助手更好地理解和检索相关信息。

🌟 核心特性

🎯 自适应知识查找

智能关键词扩展: 自动将核心词扩展为同义词、相关词、上下文词
多层级搜索策略: 从精确匹配到模糊搜索的渐进式查找
跨数据集并行搜索: 同时在多个知识库中查找相关信息
深度文件夹探索: 自动发现深层目录中的知识库资源

🔧 丰富的工具集

目录树浏览: 快速了解知识库结构和可用数据集
精确搜索: 在指定数据集中进行高精度内容检索
批量搜索: 跨多个数据集的并行搜索和结果汇总
完整内容查看: 获取文档的完整内容和详细信息
文件夹深度探索: 发现和访问嵌套文件夹中的资源

🚀 快速开始

1. 安装依赖

本项目使用 uv 进行依赖管理：

# 安装 uv（如果尚未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装项目依赖
uv sync

2. 配置环境

复制配置文件并根据需要修改：

cp config.env.example .env

在 .env 文件中配置您的设置：

# 知识库配置
DEFAULT_PARENT_ID=your-parent-id

# API配置
API_BASE_URL=http://your-api-domain.com
API_TOKEN=your-api-token

# MCP服务器配置
MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0
MCP_SERVER_PORT=18007

3. 启动服务器

# 使用 uv 运行
uv run python main.py

# 或者激活虚拟环境后运行
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows
python main.py

服务器将在配置的端口启动（默认 http://0.0.0.0:18007），SSE端点为 http://0.0.0.0:18007/sse

🔗 FastGPT 集成配置

MCP 客户端配置

在 FastGPT 的 MCP 配置中添加以下设置：

{
  "name": "知识库管理工具",
  "url": "http://0.0.0.0:18007/sse?parentId=YOUR_PARENT_ID",
  "description": "智能知识库搜索和管理工具"
}

🔑 ParentId 配置说明

parentId 是知识库访问的关键标识符，有两种配置方式：

方式1: URL参数配置（推荐）

在 MCP 配置的 URL 中直接指定：

http://0.0.0.0:18007/sse?parentId=your-specific-parent-id

方式2: 默认配置

在 .env 文件中设置默认值：

DEFAULT_PARENT_ID=your-default-parent-id

智能切换机制:

系统会自动检测 URL 中的 parentId 参数变化
支持会话级别的 parentId 存储和管理
当 URL 参数变化时，自动更新当前会话的知识库访问权限

🛠️ 可用工具

1. 📁 get_dataset_tree

获取知识库目录树，浏览所有可用的数据集和文件夹。

# 基础用法
get_dataset_tree()

# 带过滤的用法
get_dataset_tree(search_value="网络管理 系统", deep=6)

2. 🔍 search_dataset

在指定数据集中进行精确搜索。

search_dataset(
    dataset_id="dataset-123",
    text="用户权限管理",
    limit=10
)

3. 🔍 multi_dataset_search

跨多个数据集的并行搜索。

multi_dataset_search(
    dataset_ids=["dataset-1", "dataset-2", "dataset-3"],
    query="系统配置",
    limit_per_dataset=5
)

4. 📄 view_collection_content

查看文档的完整内容。

view_collection_content(
    collection_id="collection-456",
    page_size=50
)

5. 🎯 expand_search_keywords

智能关键词扩展，提升搜索效果。

expand_search_keywords(
    original_query="用户管理",
    expansion_type="comprehensive"
)

6. 📂 explore_folder_contents

深入探索文件夹内容，发现嵌套资源。

explore_folder_contents(
    folder_id="folder-789",
    search_value="配置文档",
    deep=8
)

🧠 智能搜索策略

自适应查找流程

关键词扩展: 使用 expand_search_keywords 生成相关词汇
目录探索: 通过 get_dataset_tree 发现相关数据集
精确搜索: 使用 search_dataset 在目标数据集中搜索
批量搜索: 通过 multi_dataset_search 扩大搜索范围
深度查看: 使用 view_collection_content 获取完整信息

最佳实践

# 1. 首先扩展关键词
expanded = expand_search_keywords("用户权限", "comprehensive")

# 2. 探索相关数据集
tree = get_dataset_tree("用户 权限 管理", deep=5)

# 3. 多数据集并行搜索
results = multi_dataset_search(
    dataset_ids=["found-dataset-1", "found-dataset-2"],
    query="用户权限管理配置",
    limit_per_dataset=8
)

# 4. 查看详细内容
content = view_collection_content("relevant-collection-id")

📊 功能特点

🎯 智能化

自动关键词扩展和语义理解
渐进式搜索策略，从精确到模糊
智能结果排序和相关性评分

⚡ 高性能

并行搜索多个数据集
异步处理提升响应速度
智能缓存和会话管理

🔧 易用性

统一的API接口设计
详细的错误提示和日志
灵活的参数配置

🛡️ 可靠性

完善的异常处理机制
会话级别的状态管理
自动重试和容错处理

📝 日志和调试

服务器提供详细的日志信息，包括：

🔑 ParentId 使用和切换记录
🔍 搜索请求和结果统计
⚡ 性能监控和错误追踪
📊 工具使用情况分析

🤝 与 FastGPT 的协同

这个工具专为 FastGPT 设计，提供：

智能知识检索: 帮助 AI 快速找到相关信息
上下文理解: 通过关键词扩展提升理解能力
多源信息整合: 跨数据集搜索提供全面视角
动态知识库切换: 通过 parentId 灵活访问不同知识库

🔧 技术架构

框架: FastMCP (基于 FastAPI)
传输协议: Server-Sent Events (SSE)
异步处理: asyncio 并发处理
会话管理: 基于客户端ID的状态存储
API集成: RESTful API 客户端

📞 支持和反馈

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

查看日志文件获取详细错误信息
检查 .env 配置文件是否正确
确认 API 连接和 parentId 设置
使用 uv run python main.py 启动服务器

让 AI 更智能地管理和检索知识！ 🚀

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local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Intelligent knowledge base management tool that enables searching, browsing, and analyzing documents across multiple datasets with smart document analysis capabilities.

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